IT/Web/マーケティング用語辞典

更新:2019年12月21日

あくせすかいせきつーる

アクセス解析ツール

アクセス情報を収集して、そのデータを解析するツールのこと

英字

POINTアクセス解析ツールとは

アクセス解析とは、ホームページに訪れるユーザーがどのような経路で、何に興味を持って訪問しているのか、サイト訪問者の特性や行動を分析することです。
アクセス解析ツールは、アクセス情報を収集して、そのデータを解析するツールのことを言います。

アクセス解析ツールは大きく分けて3種類あります。
・サーバーログ型
・パケット キャプチャ型
・Webビーコン型

それぞれメリット・デメリットが異なるので自社に合ったツールを選ぶ際は注意が必要です。代表的なアクセス解析ツールにGoogleが提供している「Googleアナリティクス」「があります。

アクセス解析の目的

アクセス解析の主な目的は、サイト訪問者の特性や行動を分析することによって、Webサイトの「コンバージョン数(サイト内でユーザーに達成して欲しい行動)」に繋がる課題を見つけることです。

アクセス解析をおこなうことで、「ほとんど閲覧されていないページの発見」「どのページにアクセス数が集中しているのか」などの、Webサイトの改善点を見つけることができます。

サーバーログ型

サーバーログ型とは、サーバーに記録された「アクセスログ」を基にデータを取得する方法です。この「アクセスログ」とは、IPアドレスや閲覧要求したファイルなど、閲覧者のデータのことをいいます。

サーバーログ型の主なメリットは、サーバに記録された全ての情報を解析対象とするため、ユーザーだけでなく、クローラーも含めた幅広い範囲で分析をおこなうことができます。

一方、リアルタイムで分析することができない、アクセス解析に時間がかかるなどのデメリットもあります。

パケット キャプチャ型

パケット キャプチャ型とは、Webサーバーが置かれているネットワークに監視ツールを設置し、ユーザーとサーバー間でやりとりされる回線(バケット)からアクセスデータを記録するタイプです。

パケット キャプチャ型の主なメリットは、「リアルタイムで分析できる」「Webサーバーに負担が少ないので大規模なホームページなどに向いている」などが挙げられます。

一方、専用の解析サーバを設置する必要があるので、大きな初期費用がかかります。

Webビーコン型

Webビーコン型とは、ホームページで公開されているHTMLに専用のタグを埋め込み、ユーザーがページを読み込むと専用のタグが動作してデータが収集されるタイプです。これによって収集されたデータをもとに解析します。

Webビーコン型の主なメリットは、パケットキャプチャ型同様、リアルタイムで分析できることです。また、ほかの2種類と比べて精度や自由度が高く、欲しいデータを収集しやすいことが挙げられます。

一方、全てのページのソースコードにタグを埋め込む必要があるので導入に少し手間がかかる可能性や正しく計測(読み込みの中止ボタンをユーザーが押してJavascriptが発動しなかった場合)できないことがあります。

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アクセス解析ツールの使用例

「アクセス解析ツールを導入しようか」

アクセス解析をおこなうには一般的にはアクセス解析ツールが必要になります。代表的なツールに「Googleアナリティクス」、有名なツールがあります。

「アクセス解析ツールを使ってユーザーのデータを調べておいて」

アクセス解析をすることで、主にどんなユーザーが多いか(性別、年齢、興味関心、地域など)、ユーザーがどこからサイトを訪れてきているか(検索、広告、外部リンクなど)を把握することができます。

「多様なアクセス解析ツールがあるね」

大きく分けて、「サーバーログ型」「パケット キャプチャ型」「Webビーコン型」の3種類があります。

アクセス解析ツールに関係した気になる話題

代表的なアクセスツール「Googleアナリティクス」

Googleアナリティクスとは、Googleが提供しているアクセス解析ツールのことです。
無料で利用できるツールですが、計測できるデータ数に上限があるため、この上限を超えるサイトについては、Google アナリティクスの有料版である「Google アナリティクス360 スイート」の利用が適しています。
Googleアナリティクスの主な特徴は集客(ユーザーの行動に関する)の分析に強いことですが、反対にコンテンツの分析には手間がかかることがあります。

アクセス解析ツールには種類があり、それぞれ得意・不得意があるので自社の目的に適したツールを選定する必要があります。

アクセス解析ツールでわかること

ここではアクセス解析ツールでわかるユーザーに関する代表的なデータを紹介します。

①どんなユーザーが多いか(性別、年齢、興味関心、地域など)
②ユーザーの流入経路はどこか(自然検索、広告、外部リンクなど)
③ユーザーがサイトを訪れた際に一番最初に見たページはどこか
④PV数(最も多く閲覧されているページはどこか)
⑤直帰率や滞在率に関するデータ
⑥CVに関するデータ

これらのデータを掛け合わせて分析することも可能です。例えば、どんな年齢のユーザーがそのページを閲覧しているか、などを分析できます。


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